agentic-linkedin

絶対に壊れないLinkedIn MCP。

AIエージェントに、人間がLinkedInでできるすべてのことを与えるMCPサーバーです。あなたが望むことを説明すれば、エージェントが実行し、サイトに触れる必要は一切ありません。

• 自己修復 — セレクタとエンドポイントはデータとして保持され、LinkedInがDOMを変更した場合には検証済みの修正が自動適用されます

• セッション衛生 — 人間らしいペーシング、書き込み予算、ヘルスプローブ、グレースフルな再認証。ロックアウトされることはありません

• 信頼性の高い投稿 — 投稿後の検証、永続化された重複排除キー、自動リトライなし。二重投稿は発生しません

• 人間らしいコンテンツ — ユーザーごとのボイスプロフィールとAIらしさ監査。すべてがあなた自身が書いたように読めます

• 可観測性 — フィールドレベルの差分とレンダリング済みプレビューを伴う計画→実行。失敗時のアーティファクトは秘匿化されます

インストール

npx agentic-linkedin

Node 20+ が必要です。パッケージはnpmに公開されており、リポジトリは github.com/DarkLvrd/linkedin-mcp にあります。

Related MCP server: LinkedIn MCP Server

サインイン（初回のみ）

1. MCPクライアント（Claude Desktop、Cursorなど）でサーバーを起動します。

2. login ツールを呼び出します。ブラウザウィンドウが開くので、LinkedInにサインインし、フィードにリダイレクトされるのを待ちます。

3. セッションはディスク（~/.agentic-linkedin/session.json）に永続化され、再起動後も復元されます。

アイデンティティはリポジトリや失敗時のアーティファクトに保存されることはありません。Cookie値は、設計上、すべてのログ、ツール出力、アーティファクトから秘匿化されます。

ワークフロー: 計画→実行

あなたが望むことを説明します。エージェントは意図した書き込みを指定して plan を呼び出し、プレビュー付きの順序付きリストを受け取ります。

• プロフィール変更はフィールドレベルの変更前 → 変更後の差分を表示

• 投稿とメッセージはAIらしさ監査付きのレンダリング済みフィード風プレビューを表示

• 生のトグルで正確な引数を常に確認可能

approve で計画を承認するまで、何も実行されません。reject でキャンセルできます。dry_run は何も保存せずにプレビューします。実行中もすべての書き込みはペーシングエンジンを通過します：サインインごとの予算、時間あたりの上限、ランダム化された人間らしい遅延、ヘルスプローブ。チャレンジが発生した場合、エンジンは再認証するまで一時停止します。

ツール

• セッション: session_status、login

• 読み取り: get_me、get_profile、get_posts、get_conversations、get_conversation_history、get_connections_summary、get_invitations、get_jobs、get_analytics

• プロフィール: update_profile、add_skill、remove_skill、reorder_skills、delete_ghost_entry

• 投稿: create_post、edit_post、delete_post、comment、react

• メッセージング: send_message（冪等性キー付き）、recall_message、react_to_message

• ネットワーク: connect、respond_invitation、follow、endorse_skill、remove_connection

• 計画: plan、dry_run、approve、reject

• 自己修復: show_artifact、update_registry

• ボイス: get_voice_profile、set_voice_profile、bootstrap_voice_profile、audit_draft

設定（環境変数）

開発

npm ci
npm run check   # typecheck + build + full test suite

テストは完全にオフラインで実行されます。トランスポートのシームはフェイクされ、Voyager/SDUIレスポンスは記録されたフィクスチャから再生され、バイナリはstdio上でエンドツーエンドに実行されます。実際のLinkedIn操作がCIで自動化されることはありません。

ライセンス

MIT — LICENSE を参照してください。